钢铁行业对环保法规出台的事件性反应

杜子平 孙瑞泽

【摘 要】 治理环境污染、建设生态文明已成为社会主义现代化建设的战略目标之一，重要性日益凸显，而钢铁行业作为典型的高污染、高耗能行业，是各级政府关注的重点。文章以我国钢铁行业A股上市公司为样本，采用事件研究法檢验了2019年1月至2020年2月颁布的9个限制性环保政策对该行业股价的影响，参数检验与非参数检验均表明存在显著的负异常收益;对异常收益进行回归分析，发现高资产负债率会加剧限制性环保法规引起的股价负向冲击，具有“放大器”作用，而高研发投入可减轻这种冲击，具有“类保险”作用。研究主要创新之处在于揭示了资产负债率与研发水平在钢铁行业应对环保监管中扮演的重要角色，并佐证了相应政策的有效性，为经营者及监管者提供了决策依据。

【关键词】 环保法规; 事件研究; 钢铁行业; 市场反应; “类保险”效应

【中图分类号】 F830.91  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）12-0057-08

一、引言

在经历了多年的粗放式发展和经济快速增长之后，我国经济发展正向着高质量阶段转变，环境保护在我国经济生活中的关注度日益提高，也业已成为监管政策的密集区域。环保政策制定的必要性是多方面的：从经济学角度看，由于环境成本通常具有很强的外部性，在这一成本没有通过监管政策等手段充分内部化之前，“理性人”企业在经营活动中自然会缺少对破坏环境行为的克制，这也必然导致资源配置的不合理性;从人民的诉求来看，环境质量直接关系到个体的生活质量。消费者更乐于购买来自环保形象佳的企业的产品，即使这对改善自身生活环境并无直接影响;此外，鉴于环境治理已成为关系到各国国际地位的全球性问题，政府部门也面临着来自国际社会的环保压力。

根据环境库兹涅茨曲线（EKC）相关理论，经济发展水平与环境污染程度之间存在一种倒U型关系，即经济增长初期环境恶化，而经济增长后期环境改善。陈向阳[1]和王勇等[2]指出，中国经济发展存在EKC特征;中国目前的总体环境污染程度仍处于高位震荡的态势;环境全面改善的拐点预期在2025年后到来。EKC理论绝不意味着经济发展会使环境自动改善，强有力的治理措施是拐点尽快到来和经济与环境双赢局面实现的必要保证。然而，2013—2017年，我国环境污染治理投入占GDP的比重不足1.4%。可以看出，我国环境治理依然任重道远，标准更加严格是大势所趋，环境政策工具的效果究竟如何、对各主要利益相关者的含义分别是什么，已经成为亟待回答的问题。

基于此，本文以钢铁这一典型重污染行业为例，运用事件研究法对与我国钢铁行业有关的限制性环保文件对股票价格的影响进行了研究;在该实证结果的基础上，本文评估了相关环保政策的有效性，并对股票组合的异常收益率进行了截面分析，试图揭示公司层面能够解释个股间异常收益率差异的影响因素，以期能在回答上述问题的道路上更进一步。

二、文献综述

（一）国外研究

国外以环保法规为对象的事件研究起步较早，也不乏对中国股市的研究。Ramiah et al.[3]发现美国高污染行业股价对环保法规出台的反应相对明显，而环境友好行业股价下跌程度相对较轻;Pham et al.[4]通过对法国市场的研究得出了与美国市场略有不同的结论，发现环保法规引起了化学、石油、天然气等行业的负异常收益率，而其他一些污染行业例如建筑业反而出现了正异常收益率;Ramiah et al.[5]对澳大利亚股市的研究发现，尽管环保法规让高污染行业的股价受到负面影响，但是影响的程度并不与污染程度相当;Ramiah et al.[6]、Guo et al.[7]和Li et al.[8]对中国股市研究后得出了与国内研究类似的结论，并对环保法规类型及公众关注度等因素在事件性反应的强度中所起的作用进行了探讨。

（二）国内研究

与上市公司并购、股票增发与回购、负面新闻等热门话题相比，国内以环保法规为对象的事件研究数量较少，主要如下：雷立钧等[9]研究了绿色信贷政策颁布对高污染、高耗能企业股价的影响;朱卫东等[10]研究了新《环保法》对我国股市的影响;张根文等[11]研究了环境执法与环保法律实施对股价的冲击;胡伟等[12]研究了《环境保护税法》实施的短期市场效应;李娜等[13]研究了环保法规出台对高污染行业公司的股价影响。关于环保法规出台对受法规约束企业的股价影响，以上研究得出了较为一致的结论，即会导致显著的负异常收益。这些研究也存在一些不足之处，例如在设计检验异常收益率显著性的统计量时，没有考虑到相应事件导致个股收益率与市场收益率之间关系发生改变的情况，这可能使得在估计期建立的收益率预测模型不再适用;仅使用参数法检验异常收益率的显著性，稳健性不及参数法与非参数法结合使用的方法;此外，其研究对象多为法律形式的环保法规，对于颁布频次更高、针对问题更明确、对形势变化反应更迅速的非法律形式环保法规，研究相对匮乏。本文力求通过改进研究设计等途径来解决这些问题。

（三）研究进展与研究空白

随着该领域研究的推进，国内外学者不再满足于仅对环保法规是否会引起股票异常收益以及异常收益是正还是负得出一个概括性的结论，而把更多的注意力投向寻找能够对异常收益在不同个案（公司）间或个案组间的差异、不同事件间的差异、短期和长期间的差异做出解释的因素，其中较为常见的考察因素有行业、地区、相应法规的执行力度等，以及在事件发生前是否受过监管处罚、环保披露水平高低、产权性质是否国有等公司水平的因素。通过理论分析发现，就钢铁行业而言，资产负债率和研发投入很可能是公司层面能够解释个案之间异常收益差异的重要因素，而现有研究尚未对此进行探讨，因此本文在理论分析后提出相应假设并进行实证检验，以期弥补这一空白。

三、理论分析与假设提出

（一）限制性环保法规对钢铁行业的股价影响

首先，运用公司战略分析工具PEST法从规范视角分析此类法规对企业外部环境的影响。从政治和法律方面看，限制性环保法规的出台体现了我国抑制非环境友好产能的决心，是与生态文明建设的顶层设计相呼应的具体措施，表明了监管者反对用“绿水青山”换“金山银山”的態度，如果钢企不增加治污投入以满足更高的环保标准，就可能面临相应处罚;从经济方面看，法规对产能质量提出了更严格的要求，反映出我国当前经济发展从关注数量的“高增速”到强调质量的“新常态”的转变，也必将淘汰那些不能适应新标准的产能和企业;从社会方面看，法规的出台和相应的媒体宣传会提高公众等利益相关者的环保意识，使钢企面临更大舆论压力，例如在污染丑闻中遭受更多损失;从技术方面看，恰好满足原先能耗、排放等标准的技术已不再适用，污染者需要研发或者购买新的治污技术。同时，“污染庇护所假说”认为，公司总是会去寻求价格最低的资源，而更严格的监管将会缩减公司生产制造活动的规模、增加合规成本并最终导致生产效率降低和公司价值减损。随着环保监管环境变得更加严苛，相当数量的高污染行业公司会从相对发达的地区向相对落后的地区迁移，因而中国逐渐从迁入国向迁出国转变的过程将增加国内钢企的运营成本。此外，公司直接或间接参与政府决策、主张自身利益的活动也会引起相应的花费，这意味着在采购设备、升级技术、缴纳罚款等看得见花费之外，还存在与监管者“讨价还价”过程中看不见的花费。

基于以上分析，提出假设1。

H1：限制性环保法规出台对钢铁行业股票价格存在显著的负向影响。

（二）研发投入的“类保险”作用

在股票市场中，企业的声誉是投资者决策过程的重要考虑因素，好的声誉对企业价值有积极作用。增加研发投入有助于企业生产技术的升级换代，从而通过产品差异化等途径获得更佳的企业形象和投资者的信赖。投资者会将企业的研发投入强度和成长能力联系起来，乃至通过降低所要求的回报率的方式激励企业的研发行为。Lome et al.[14]指出，研发投入高的企业具备更强的危机应对能力。特别的，陈煦江[15]对蓄电池污染事件的研究发现，企业提高研发投入强度是履行“避害”这一社会责任的表现。除了通过提高生产效率等途径对企业获利能力产生积极影响之外，研发活动可以提高企业产品所涉及的整个价值链的安全性和环保性，符合股东之外更广泛利益相关者的利益，因而对负面事件引起的股价冲击具有缓冲作用;章新蓉等[16]对新能源汽车骗补事件的研究得出了类似结论，发现研发投入能减轻股票市场对该事件的负面反应。由此可见，高的研发投入强度有助于增加企业的声誉资本，而尽管这种资本不能带给企业直接的资本存量，却可以在负面事件来临时成为投资者对负面程度判断过程中一个利好企业的因素。此外，由前述PEST法对科技方面的分析可知，限制性环保法规的出台对能耗、排放等技术标准提出了新要求，使得研发水平在影响钢企竞争优势的各因素中的相对重要性凸显;换言之，从行业内部来看，限制性环保法规的出台利好研发投入更高的企业，使它们得到投资者“额外的”正面反馈。

以上分析表明，尽管限制性环保法规的出台不同于传统意义上触犯道德和法律等引起的负面事件，但研发投入很可能存在类似的“类保险”作用，据此提出假设2。

H2：当限制性环保法规的出台对钢铁行业股票价格存在显著的负向冲击，企业的研发投入可减轻这种冲击。

（三）资产负债率的“放大器”作用

从财务报表分析的角度来看，资产负债率是反映企业偿债能力和财务状况的重要指标，受到股东、债权人、原料供应商等利益相关者的密切关注。一般认为，资产负债率越高，企业偿债压力和破产风险越大，因此在环保监管收紧、企业生存受到一定挑战的情况下负债率更高的企业负面反应可能会更强烈。同时，由于财务杠杆的存在，企业每股收益的波动幅度要大于息税前利润的波动幅度，前者反映了投资者的利益而后者反映了企业经营状况;鉴于环保法规对钢企经营可能造成的负向冲击，例如生产成本升高、淘汰落后产能造成的减产，资产负债率很可能对这种冲击发挥“放大器”的作用，即负债率更高的企业股价下跌更严重。这一可能性在类似研究中有所体现，例如耿雨彤[17]对食品安全事件的研究发现，尽管整个行业都因溢出效应受到了股价负向冲击，但资产负债率更高的企业价值受损更严重;胡清漪[18]研究了抑制性房地产政策的事件性影响，结果显示相关房企的资产负债率对异常收益有显著的负向调节作用。

据此本文提出假设3。

H3：当限制性环保法规的出台对钢铁行业股票价格存在显著的负向冲击，企业的资产负债率将放大这种冲击。

四、研究设计与实证分析

（一）样本及事件选取

钢铁行业是被国家发改委确定为“两高一剩”的高耗能、高污染、产能过剩行业，近年来，作为环境治理的重点行业是典型的环保政策密集区域。本文选取Wind行业分类下的钢铁行业股票为样本，在剔除了B股、ST股、样本期间内收益率缺失值较多或发生其他重大事件的股票后，样本共包含38只股票。数据全部来源于2018—2020年2月，主要取自Wind数据库。

事件选取服从以下三个标准。（1）事件为全国性政策，即由中央级的权力机关颁布的、实施范围为全国或多个省区的政策，以保证样本口径与事件口径的匹配性。（2）事件为限制性环保政策，即符合木其坚[19]提出的环保政策工具中“管制型工具”的界定标准，鉴于目前限制性政策仍是我国环保政策主流，且其影响机制与其他类型的环保政策例如绿色信贷等市场调控型政策差异较大，如此筛选可保证多个事件间的可比性。（3）事件与样本行业有直接关系，通过分析文件内容及参考Wind界定为行业重大事件的政策颁布进行判断。本文选取了所有同时符合以上标准的2019年1月至2020年2月颁布的环保政策作为研究的事件，见表1。

（二）定义事件窗和估计窗

本文以上述9个政策的成文日期为事件日，为每个文件的子事件窗的第0日，记Ti，t为按时序第i个文件在其子事件窗内的第t日，则Ti，0为第i个文件的事件日;记Tt为整个事件窗的第t日，T0为整个事件窗的第0日。自然日的非交易日顺延到下个交易日。鉴于已采用前述的三个筛选标准选取了同质性较强的相关政策，对2019年11月14日同时颁布的两个政策采用合并考察的方式，仅记为一个事件日，因此共8个事件日。事件窗为[Ti0，Ti0+6]，子事件窗长度为7个交易日，事件窗即[T1，0，T1，0+6]∪[T2，0，T2，0+6]∪…∪[T8，0，T8，0+6]或者表示为[T0，T55]，长度为56天，记L2=56。本文据政策成文日期确定事件日且将印发日期包含在随后的事件窗中，事件窗既包含了成文后到印发前可能的信息泄露造成的影响，也包含了文件印发后的影响;该设定与常见的纳入事件日之前日期以考察信息提前泄露的做法相比，形式略有区别而含义相同。估计窗为[T1，0-283，T1，0-36]，长度为248个交易日，记L1=248。子事件窗之间、估计窗与事件窗之间没有重叠。

（三）估计正常收益率

本文选取市场模型来估计事件窗样本股票的正常收益率，但对估计方法进行了改进。

其中，RjT为股票j在事件窗第T日的正常收益率，RmT为第T日的股票市场收益率（以沪深300指数代表），εjT为零均值扰动项，E[■jT]为估计得出的j股票在第T日的期望收益率。相比均值模型，市场模型通过去除样本股票收益率变化中能被市场收益率解释的部分使得异常收益率方差减少，对事件影响的检验力更强，而使用该模型时的R2大小决定了市场模型优于前者的程度。本文首先利用此类文献普遍采用的普通最小二乘法进行估计，38个回归的F检验均在1%水平上显著，R2均值为0.31。

为提高拟合优度，本文改用局部加权回归进行估计。局部加权回归可以给待预测点附近的数据点赋予更高权重，一定程度上可解决普通最小二乘法欠拟合的问题。这种估计方法与普通最小二乘法的对比如下：

公式4为普通最小二乘法系数估计值向量■1的计算方法，公式5为局部加权回归系数估计值向量■2的计算方法。W是被称为“核”的权重矩阵，本文选用高斯核，即第p个对角元素wp，p=exp[-x（p）-x/2k2]的对角矩阵。在 38只股票中，有33只在参数k=5时取得较好的拟合值，3只在k=20时取得较好的拟合值，2只在k=1时取得较好的拟合值，k值越大估计结果越接近普通最小二乘法。此法的R2均值为0.33，较普通最小二乘法增加了0.02。为排除该方法过度拟合的可能性，本文选取训练集后即估计窗后的249个交易日为测试集并比较了两种估计方法在测试集上的表现，发现局部加权回归的R2均值仍然高于普通最小二乘法，因此本文选用局部加权回归的正常收益率估计值来计算异常收益率;同时这一做法确认了个股收益率与股票市场收益率的关系未因为事件或其他因素发生重大改变，这有利于选取适当统计量检验异常收益率的显著性。

（四）异常收益率的计算和检验

其中，ARjT为j股票在事件窗第T日的异常收益率，AARj为j股票在事件窗内的日均异常收益率，AART为事件窗第T日38只样本股票的平均异常收益率，CARj为股票j在事件期内的收益率加总，CAAR为各事件日样本股票平均异常收益率的加总，N为样本规模。首先对AARj构造检验统计量t■，可用标准正态分布近似。

检验结果（双尾）如表2所示。

接下来对CAAR=-13.1484构造检验统计量tCAAR，可用标准正态分布近似，σ■■表示股票j的日异常收益率在事件窗上的方差。

检验（双尾）得t值为-6.2010，在1%水平上显著。为增强检验结果的稳健性，再构造符号检验统计量tsign，可用标准正态分布近似，N+表示符号为正的CARj数量，原假设符号为正和符号为负的CARj比例相同即各占50%。

检验（双尾）得t值为-4.2178，在1%水平上显著。

（五）异常收益率截面分析

构建如下回归模型对CARj进行解释，各变量定义如表3所示。其中控制变量的选取部分借鉴了张根文等[11]在前述研究中的异常收益率截面分析。

描述统计和回归结果分别见表4、表5。在使用普通线性回归时，可能由于多重共线性问题核心解释变量Research的系数不显著，于是本文采用特征值法进行共线性诊断（见表6），发现存在3个接近0的特征值，即存在3个“较强的”共线性关系（判断标准：100>条件指标≥10）。本文改用岭回归以在保留原有变量的情况下解决这一问题，在权衡R2与核心解释变量系数稳定性之后选取kridge=0.7，结果显示DR系数显著性水平由5%提高到1%，Research系数显著性水平由不显著变为10%水平上显著。因此，最终选取岭回归的结果进行解释。

五、实证结果解释

总体来看，CAAR=-13.15且在1%水平上显著，符号检验亦印证了这一结果;且在20只具有显著CARj的个股中，异常收益率的符号全部为负。H1得到验证。这说明事件窗内一系列限制性环保政策对钢铁行业的股价造成了显著的负向冲击，这与前述的国内对环保法规进行事件研究的文献得出的实证结果一致。從图1可以看出，尽管在事件窗内行业每日的异常收益率上下波动且不乏在0以上的数据点，但累计行业异常收益率随着事件窗内天数的增加明显下行并在事件窗最后一天达到最低点，这表现了市场对颁布的限制性环保政策这一“新信息”进行贴现的过程：在定性层面，市场观点相对明确，即政策会对行业获利能力造成负面影响，因此CAAR随天数增加稳定下行;而在定量层面，负面影响的具体程度在短时间内不易确定，市场观点摇摆不定，因此AART上下波动，当市场在某一时点评估的特定政策影响程度低于之前评估的影响程度时，之前对影响程度的高估部分就会被当作一个利好的“新信息”进行贴现，从而出现大于0的AART。图1黑色方块标出的数据点为每个子事件窗最后一日的CAAR，相邻数据点的差额即相应事件造成的CAAR变动额。可以看出，与实施范围为全国的环保政策相比，限定在特定几个省区的环保政策（文件4—文件7，对应事件4—事件6）造成的异常收益率不明显，对应区间（T20，T41]上的CAAR变动额仅为-0.89;特别的，在事件5对应区间（T27，T34]上CAAR甚至出现了0.53的正变动额。这说明实施范围非全国的环保政策对行业整体的获利能力影响有限：一方面，受限企业仅占行业的一部分;另一方面，政策在削弱其实施范围内钢企获利能力的同时，间接增强了范围外钢企的竞争力和获利能力。

限制性环保政策对股价的冲击一定程度佐证了政策对环境成本内部化的有效性。我国企业在自发践行环保责任方面较为被动，限制性政策是环境成本内部化的重要驱动力，而环境成本内部化的过程往往会导致企业财务绩效和市场价值受损;更具体、更严格的环保监管导致钢企增加与环保有关的在建工程，这使得企业财务绩效变差、市场价值降低。注意到这种内部化过程中的股价冲击并不意味着牺牲经济效益来实现环保效益;相反，内部化可以修复因不包含环境成本而发生扭曲的产品价格，从而优化社会资源配置，以实现经济与环境的协调发展。

从截面分析来看，资产负债率（DR）和研发投入强度（Research）的系数为-0.192和1.384且分别在1%和10%水平上显著，H2与H3得到验证。这说明在其他条件相同的情况下，事件发生前资产负债率越高的企业所受股价冲击越大，而研发投入比例越高的企业受冲击越小。如前所述，高资产负债率意味着高财务杠杆率（假定融资成本等因素不变的情况下），而当环保法规对企业息税前利润造成的冲击反映到投资者收益上时，财务杠杆起到了“放大器”的作用。在经营层面受影响程度相同的情况下，杠杆更高的企业的投资者要承担额外的损失;同时，限制性环保政策中更严格的排放、能耗等技术标准改变了行业竞争格局，即在政策出台后企业研发投入带来的产业内的竞争优势边际增加，这在一定程度上印证了相关环保政策在供给侧改革方面的关键作用：激励钢企重视研发，以环境友好的先进产能置换落后产能。

六、结论与建议

（一）研究结论

本文以沪深两市钢铁行业A股上市公司为样本，采用事件研究法和回归分析检验了选定时期内股票市场对系列限制性环保法规出台的反应，主要发现如下：限制性环保法规的出台对钢铁行业股价产生了显著的负向冲击;资产负债率会加剧限制性环保法规引起的股价冲击，而研发投入强度可以缓和限制性环保法规引起的股价冲击。

（二）对策建议

1.监管者角度

首先，政府应当注意相关政策在全国范围内的协调性，例如一年一度的采暖季钢企限产。这对政府的治理能力是一个挑战：一方面我国地区间发展很不平衡，个别地区钢铁产能是民生就业的保障，去落后产能阻力极大，因而环保法规“一刀切”是行不通的;另一方面，地方政府裁量权过大也会造成严重问题，因为地区间监管力度的失衡会催生此消彼长现象，使政策整体效果大打折扣。其次，政府应尝试采用更多元的政策鼓励钢企提高研发水平、发展先进产能。鉴于限制性环保政策已对钢企的研发产生了“推力”，这时如果能与绿色信贷、高新技术补贴等非限制性政策提供的“拉力”相协同，有望取得更好的鼓励研发的效果。

2.经营者角度

首先，经营者要提高对限制性环保法规冲击的重视程度，认识到环保监管趋严这一发展趋势，在调节企业财务杠杆、选择合理负债水平时将这一因素考虑进去，从而避免冲击来临时企业财务状况和持续经营能力受到较大影响。其次，经营者应注意环保监管带来的竞争格局改变，适当加大研发力度、提高发展质量以增强发展的可持续性。这也是政策制定的初衷，而不要片面追求数量和规模、透支未来发展潜力。从实证结果可以看出，经营者合理运用研发投入的“类保险”作用有利于保护公司价值、提高抗风险能力。

【参考文献】

[1] 陈向阳.环境库兹涅茨曲线的理论与实证研究[J].中国经济问题，2015（3）：51-62.

[2] 王勇，俞海，张永亮，等.中国环境质量拐点：基于EKC的实证判断[J].中国人口·资源与环境，2016，26（10）：1-7.

[3] RAMIAH V，PICHELLI J，MOOSA I.Environmental regulation，the Obama effect and the stock market：some empirical results[J].Applied Economics，2015，47（7-9）：725-738.

[4] PHAM H N A，RAMIAH V，MOOSA I.The effects of environmental regulation on the Singapore stock market[J].Journal of Risk and Financial Management，2019，12（4）：1-19.

[5] RAMIAH V，MARTIN B，MOOSA I.How does the stock market react to the announcement of green policies？[J].Journal of Banking & Finance，2013，37（5）：1747-1758.

[6] RAMIAH V，PICHELLI J，MOOSA I.The effects of environmental regulation on corporate performance：a Chinese perspective[J].Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies，2015，18（4）：1550026.1-

1550026.31.

[7] GUO M，KUAI Y，LIU X.Stock market response to environmental policies：evidence from heavily polluting firms in China[J].Economic Modelling，2020，86：306-316.

[8] LI M，DONG L，LUAN J，et al.Do environmental regulations affect investors？ Evidence from Chinas action plan for air pollution prevention[J].Journal of Cleaner Production，2020，244：11817.

[9] 雷立鈞，郭杰.我国环保政策颁布实施的影响研究[J].内蒙古财经学院学报，2012（1）：83-88.

[10] 朱卫东，周浩，张王飞.新《环境保护法》的资本市场效应研究——来自沪深两市重污染行业的经验证据[J].财会通讯，2016（15）：124-129.

[11] 张根文，张王飞.盈利能力、环境执法与环保法律实施的股价冲击——基于新《环境保护法》出台的事件研究[J].贵州财经大学学报，2017（1）：59-69.

[12] 胡伟，龙珍妮，胡顺义.《环境保护税法》实施的短期市场效应分析[J].财会月刊，2018（20）：56-62.

[13] 李娜，黄宝凤，徐剑.环保政策颁布对股价影响的统计分析——以污染型上市公司的股价为例[J].中国统计，2019（2）：70-72.

[14] LOME O，HEGGESETH A G，MOEN O.The effect of R&D on performance：do R&D-intensive firms handle a financial crisis better？[J].The Journal of High Technology Management Research，2016，27（1）：65-77.

[15] 陈煦江.企业社会责任战略选择效应——基于血铅电池事件研究[J].中国人口·资源与环境，2014，24（2）：142-148.

[16] 章新蓉，沈静琦，陈煦江.企业研发投入具有“类保险”效应吗——基于新能源汽车骗补事件[J].科技进步与对策，2019，36（17）：98-105.

[17] 耿雨彤.食品安全事件的溢出效应分析[D].大连：东北财经大学硕士学位论文，2017.

[18] 胡清漪.房地产政策调控效应的截面异质性分析——基于事件研究法的不对称性分析[J].全国流通经济，2018（20）：59-60.

[19] 木其坚.节能环保产业政策工具评述与展望[J].中国环境管理，2019，11（6）：44-49.